基于IAM理論的在線評論媒介有效性研究
摘要：在線評論作為一種新興的互聯網互動方式,目前已經成為消費者購買決策的重要參考因素之一。然而在浩如煙海的評論里,消費者獲得的是過載和有偏差的信息,評論的有效性無法確認而導致難以做出有效決策,這也為市場預測和策略調整帶來不利影響。因此本文重點探討在線評論的影響因素與有效性之間的關系。以'信息采納模型'為基礎從信息質量和信息源的角度,結合相應的理論模型,選取影響評論有效性的在線評論特征因素,構建BP神經網絡模型來分析這些影響因素跟評論有效性之間的關系強度。通過爬蟲獲取的大量在線評論數據對模型的訓練發現:評論的回復數、長度、時效性、商品類型和評論者等級對評論有效性有強關系作用,而且評論回復數的影響效果最為明顯。最后基于實證研究成果給出了一些在線評論媒介運用的策略和建議。
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